阅读编程资料时经常会看到API这个名词，网上各种高大上的解释估计放倒了一批初学者。初学者看到下面这一段话可能就有点头痛了。API（Application Programming Interface,应用程序编程接口）是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。——百度百科这篇文章我们就来通俗易懂地解释下什么叫
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2024-01-17 12:43:51
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# 如何实现“opennlp分词”
## 整体流程
为了实现"opennlp分词"，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 下载并配置 OpenNLP 工具包 |
| 2 | 创建一个分词器模型 |
| 3 | 使用分词器模型对文本进行分词 |
| 4 | 输出分词结果 |
## 操作指南
### 步骤1：下载并配置 OpenNLP 工具包
原创
2024-06-17 06:14:12
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# OpenNLP中文分词简介
在自然语言处理领域，分词是一项非常重要的任务，特别是对于汉语这样的象形文字语言。分词是将一个连续的文本序列切分成有意义的词语序列的过程，是自然语言处理中的基础工作之一。在中文分词领域，OpenNLP是一个常用的工具包，提供了中文分词的功能。本文将介绍OpenNLP中文分词的基本原理和使用方法。
## OpenNLP简介
OpenNLP是一个由Apache软件基
原创
2024-04-08 04:50:23
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1 nltk知识 Python上著名的自然语处理库。带语料库，词性分类库。 带分类，分词，等等功能 pip install -U nltk安装语料库import nltk
nltk.download()简易处理流程图 2 tokenize分词>>> import nltk
>>> tokens = nltk.word_tokenize(“hello,
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2023-10-17 10:22:48
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列举：中文分词算法你知道几种？
摘要：看似普通的一句话，甚至几个词，在机器眼里都要经过好几道“程序”。这个过程主要靠中文分词算法，这个算法分为三大类：机械分词算法、基于n元语法的分词算法、基于隐马尔可夫模型的分词算法，本文将为大家重点介绍
作者：江永青 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要
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2024-03-07 21:24:39
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# 如何实现“OpenNLP中文分词模型”
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整件事情的流程，可以用下面的表格展示：
| 步骤 | 内容 |
| ------ | ------ |
| 1 | 下载OpenNLP工具包 |
| 2 | 准备中文语料库 |
| 3 | 训练分词模型 |
| 4 | 测试分词效果 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 1. 下载OpenNLP工具包
原创
2024-06-10 03:18:53
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之前在其他博客文章有提到如何对英文进行分词，也说后续会增加解释我们中文是如何分词的，我们都知道英文或者其他国家或者地区一些语言文字是词与词之间有空格（分隔符），这样子分词处理起来其实是要相对容易很多，但是像中文处理起来就没有那么容易，因为中文字与字之间，词与词之间都是紧密连接在一起的，所以第一件事需要处理的就是如何确认词。中文文章的最小组成单位是字，但是独立的字并不能很好地传达想要表达整体的意思或
目前常用的中文分词算法可以分为三类：
1. 基于字符串匹配的分词方法
2. 基于理解的分词方法
3. 基于统计的分词方法
基于字符串匹配的分词方法 这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个「充分大的」机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长
这两天我开始看ICTCLAS的实现代码了，和
吕震宇的感觉完全一样，代码真的是糟糕透顶，呵呵，非常同情吕震宇和
Sinboy能够那么认真地把那些代码读完。有了你们辛苦、认真的分析工作，让我更容易的读懂ICTCLAS的代码了，谢谢了。阅读过程中注意到了他们分析中有些地方有点小错误。
ICTCLAS的命名好像没有正统的学过数据结构一样，对于数据结构的命名
# OpenNLP 中文分词训练
在自然语言处理（NLP）的领域，中文分词是一个至关重要的任务。与英语不同，中文是没有明确词界的，分词的准确性直接影响后续处理的效果。OpenNLP 是一个开源的工具包，适用于各种 NLP 任务，包括中文分词。本文将介绍如何使用 OpenNLP 进行中文分词训练。
## 安装 OpenNLP
在开始之前，我们必须安装 OpenNLP。可以通过以下命令在 Uni
原创
2024-10-14 06:53:41
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中文分词（*） （1）概念： 在处理中文文本的时候，需要进行分词处理，将句子转化为词的表示。这个切词的过程就是中文分词，它是通过计算机自动识别出句子的词，在词间加入边界标记符，分隔出各个词汇，其主要困难在于分词歧义，未登录词、分词粒度粗细。 （2）中文分词方法 （1）规则分词 （2）统计分词 （3）混合分词 1、规则分词 简单高效、但对新词很难处理；基于规则分词是一种机械分词方法，主要通过维护字典
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2023-10-11 22:22:26
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文章目录一、Jieba分词二、SnowNlp分词三、nltk分词四、thunlp分词五、nlpIR分词六、Stanford分词七、结论附录 · 分词工具推荐 中英文分词工具有很多，今天我们来使用 Jieba分词、 SnowNlp分词、 nltk分词、 thunlp分词、 NLPIR分词、 Stanford分词等六种分词工具来对给定中英文文本进行分词。 一、Jieba分词结巴分词是用于中文分词的
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2024-04-22 23:16:32
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支持三种分词模式：精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。支持繁体分词支持自定义词典MIT 授权协议 1 、 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图
注：新版本NLPIR的JNI接口支持配置，可以将链接库和Data目录定义到配置文件中，但好像不支持UTF-8编码。由于项目中要应用分词，因此前几天的时候了解了一下中文分词系统NLPIR（又叫ICTCLAS2013）的应用，并写了一篇学习笔记：前面只是记录了一下在普通的Java工程中如何使用NLPIR，相对来说很简单，使用起来比较容易；但我们的项目是Web项目，因此从前天开始试着将NLPIR整合到W
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2023-12-13 22:05:46
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文章目录搭建步骤安装OpenVPN服务端使用命令在三台主机上安装openVPN安装Easy RSA套件(用于生成服务端和客户端所需的证书和密钥)下载Easy RSA源码包；下载完后解压，在/etc/openvpn目录下创建目录easy-rsa，将刚才解压缩的所有文件复制到这个目录下在服务端生成私钥和证书OpenVPN服务端配置启动服务端服务OpenVPN客户端配置启动客户端服务在云服务器上配置安
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2023-09-20 15:28:12
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朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X)Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)P(Y|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y)P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)P(Y|X
基础概念1：分词 分词是指将文本数据转换为一个一个的单词，是NLP自然语言处理 过程中的基础；因为对于文本信息来讲，我们可以认为文本中的单词可以体 现文本的特征信息，所以在进行自然语言相关任务的时候，第一步操作就是 需要将文本信息转换为单词序列，使用单词序列来表达文本的特征信息。 &
对于搜索引擎来说，最重要的并不是找到所有结果，因为在上百亿的网页中找到所有结果没有太多的意义，没有人能看得完，最重要的是把最相关的结果排在最前面，这也称为相关度排序。机器算法和人不一样的地方是人可以直接理解词的意思，文章的意思，机器和算法不能理解。人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的，有水的挺好吃的东西，搜索引擎却不能从感性上理解。中文分词的准确与否，常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。什么
在中文分词的时候，现在流行的有很多，下面主要介绍中科院中文分词，现在中科院地址是http://ictclas.nlpir.org/首先也是开始调用这个接口，调用成功后觉得应该共享出来，让更多人去使用。然后主要是介绍一下怎么用使用汉语分词系统怎么去调用。必须先在上面那个网址下载NLPIR汉语分词系统，除此之外还要下载NLPIR-ICTCLAS2013-Win-32-JNI(u0114)的支持java
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2024-07-24 15:11:45
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open 函数用于打开和创建文件。以下是 open 函数的简单描述
#include
int open(const char *pathname, int oflag, ... /* mode_t mode */);
返回值：成功则返回文件描述符，否则返回 -1
对于 open 函数来说，第三个参数（...）仅当创建
